if __name__ == '__main__':
    import pandas as pd

    # 读取 CSV 文件
    file_path = r"D:\家宽\2025-03\家庭时延031219\家庭时延031219.csv"  # 请替换为实际的文件路径
    df = pd.read_csv(file_path, dtype=str)

    # 定义需要处理的列
    columns_to_melt = [
        "HOME_RTT_00", "HOME_RTT_05", "HOME_RTT_10", "HOME_RTT_15",
        "HOME_RTT_20", "HOME_RTT_25", "HOME_RTT_30", "HOME_RTT_35",
        "HOME_RTT_40", "HOME_RTT_45", "HOME_RTT_50", "HOME_RTT_55"
    ]

    # 定义映射字典
    time_mapping = {
        "HOME_RTT_00": "2025-03-12 1900",
        "HOME_RTT_05": "2025-03-12 1905",
        "HOME_RTT_10": "2025-03-12 1910",
        "HOME_RTT_15": "2025-03-12 1915",
        "HOME_RTT_20": "2025-03-12 1920",
        "HOME_RTT_25": "2025-03-12 1925",
        "HOME_RTT_30": "2025-03-12 1930",
        "HOME_RTT_35": "2025-03-12 1935",
        "HOME_RTT_40": "2025-03-12 1940",
        "HOME_RTT_45": "2025-03-12 1945",
        "HOME_RTT_50": "2025-03-12 1950",
        "HOME_RTT_55": "2025-03-12 1955"
    }

    # 使用 melt 函数将多列转换为两列（时间和值）
    df_melted = pd.melt(df, id_vars=["ACCOUNT", "CEI"], value_vars=columns_to_melt,
                        var_name="时间", value_name="值")

    # 根据映射字典替换时间列的值
    df_melted["时间"] = df_melted["时间"].map(time_mapping)

    # 保存修改后的数据到新的 CSV 文件
    output_file_path = r"D:\家宽\2025-03\家庭时延031219\家庭时延.csv"
    df_melted.to_csv(output_file_path, index=False)
